Visão Geral

Curso Mojo Profundo Otimizacao de Memoria e Propriedade Ownership. Este curso técnico é um mergulho intensivo nos mecanismos de memória e abstrações de baixo nível que permitem ao Mojo atingir desempenho comparável a C++ e Rust. O curso foca na transição do modelo de memória gerenciado (Garbage Collector) do Python para o modelo de propriedade (Ownership) do Mojo, explorando como a tipagem estática e o controle de layout de memória via structs garantem segurança sem penalidade de tempo de execução. Os alunos aprenderão a controlar o ciclo de vida dos dados, distinguir entre semântica de Cópia e Movimentação (Copy vs. Move), e utilizar referências com o verificador de empréstimos (borrow checker) para eliminar classes inteiras de erros de concorrência e uso de memória.

Objetivo

Após realizar este curso Mojo Profundo Otimização de Memória e Propriedade Ownership, você será capaz de:

• Aplicar integralmente o modelo de Propriedade (Ownership) do Mojo para garantir que cada recurso de memória tenha um único proprietário em um dado momento, prevenindo data races e vazamentos de memória.
• Diferenciar e implementar corretamente a Semântica de Movimentação (Move Semantics) e Cópia (Copy Semantics) para controlar o custo de passagem de dados entre funções.
• Projetar e construir tipos de dados de alto desempenho utilizando structs e seus métodos de ciclo de vida (__init__, __del__, __copyinit__, __moveinit__).
• Utilizar Empréstimos (Borrowing) com referências mutáveis (inout) e imutáveis para acessar dados sem tomar sua propriedade, satisfazendo o verificador de empréstimos do compilador.
• Escrever código de baixo nível e sem GC (Garbage Collector) que interage diretamente com buffers de memória e gerencia alocações para máxima eficiência.

Publico Alvo

• Desenvolvedores Mojo e Python avançados que desejam otimizar algoritmos para latência ultra-baixa.
• Engenheiros de Sistemas e de ML que buscam entender e aplicar princípios de gerenciamento de memória de linguagens de sistemas (como Rust) no ecossistema Python/Mojo.
• Programadores interessados em computação de alto desempenho (HPC) e controle de hardware.

Pre-Requisitos

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• Conhecimento sólido da sintaxe Python e dos conceitos básicos do Mojo (ter realizado ou compreendido o curso "Mojo for Python Developers" é ideal).
• Familiaridade com o conceito de memória Stack e Heap em programação.
• Compreensão básica de tipagem estática e compilação de código.
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: The Mojo Memory Model Foundation

1. Why Python's Garbage Collection (GC) model limits performance.
2. Introduction to Mojo's non-GC approach: Safety via static analysis.
3. Stack vs. Heap Memory in Mojo context.
4. Comparing def (dynamic) vs. fn (static) memory constraints.

Module 2: Structs and Data Layout for Performance

1. Defining Structs: Fixed memory layout and its performance benefits over Python Classes.
2. Struct lifecycle methods: __init__ (Constructor) and __del__ (Destructor).
3. Implementing custom memory deallocation within Structs.
4. Data Oriented Design (DOD) principles in Mojo.

Module 3: Ownership and Move Semantics

1. The concept of Ownership: The core safety mechanism.
2. Rules of Ownership: Single owner at any time.
3. Move Semantics: Transferring ownership and invalidating the source.
4. Deep Dive into the ^ (move) operator and its applications.
5. Differentiating types that are moved by default vs. copied by default.

Module 4: Copy Semantics and Shallow vs. Deep Copies

1. Implementing Copyability: The __copyinit__ method.
2. Shallow Copying: Copying pointers/references.
3. Deep Copying: Implementing custom logic for full data duplication.
4. Trade-offs: Performance cost of copying vs. safety of moving.

Module 5: Borrowing and References (The Borrow Checker)

1. The concept of Borrowing: Accessing data without ownership.
2. Immutable References (Shared Borrowing).
3. Mutable References: The inout keyword (Exclusive Borrowing).
4. The "One Mutable XOR Many Immutable" Rule.
5. Common compiler errors related to the Borrow Checker and how to resolve them.

Module 6: Advanced Memory and Pointers

1. Introduction to raw pointers (Pointer[T]).
2. Manual memory allocation and deallocation functions.
3. Unsafe blocks and when to use them responsibly.
4. Implementing data structures that require explicit memory management (e.g., custom linked lists).

Module 7: Metaprogramming and Memory Optimization

1. Using alias and comptime to generate memory-efficient code.
2. Compile-time array sizing and stack allocation for fixed-size data.
3. Leveraging generics (parameterized types) for memory-safe reusable containers.

Module 8: Capstone Project: High-Performance Data Container

1. Design and implement a custom dynamic array (Vec[T]) structure in pure Mojo.
2. The array must manage its memory (allocation/deallocation).
3. The array must enforce Ownership rules for elements.
4. Benchmark the custom container against a standard Mojo or Python list structure.